黑瓜子翘板的筛除是黑瓜子产后处理和商品化过程中的一个重要环节，对提高其外观品质有着极其重要的意义。我国的黑瓜子翘板筛除长期以来一直是手工进行，生产效率极其低下。近年来，机器视觉技术在农产品品质检测中得到了广泛应用，极大地提高了农业生产效率。本课题对利用机器视觉技术进行黑瓜子翘板识别进行了研究。 翘板黑瓜子与正常形态黑瓜子的主要区别在于表面平整度的不同，利用黑瓜子的二维图像获取表面三维信息是本课题研究的关键。本文首先研究了一种根据二维图像获取表面三维信息的算法，并设计了满足该算法要求的图像采集系统；接着应用实物表面重建的方法验证了算法的可行性；然后针对黑瓜子表面中间区域与周边区域颜色有巨大差异的特殊形态，分区域重建了黑瓜子表面，构建了黑瓜子表面的三维形状；最后通过试验确定以横向表面面积作为黑瓜子翘板识别的特征参数，识别阈值为T=9，试验测试表明该识别参数及识别阈值可以有效地进行翘板黑瓜子的识别，在误识率小于5％的情况下，翘板黑瓜子识别率可达90％以上。 本文在WindowsXP系统上用VisualC++6.0开发了基于机器视觉技术的黑瓜子翘板识别系统软件。通过实验，该系统可基本满足黑瓜子翘板识别的需要，达到了预期的设计目标。